决策支持系统及模型辅助决策课件.ppt

决策支持系统,1,决策支持系统 1,一、决策支持系统的形成和发展,一、决策支持系统的形成和发展,决策支持的发展过程(1) 传统决策支持系统,电子数据处理 (EDP),管理信息系（MIS） (数据库),运筹学（OR)、管理科学（MIS）( 模型),决策支持系统（DSS）(模型库数据库),专家系统（ES）（知识库推理机）,神经网络（NN）（MP模型网络权值）,智能决策支持系统（IDSS）,决策支持的发展过程(1),决策支持的发展过程(2) 综合决策支持系统,数据仓库（DW）联机分析处理（OLAP）数据挖掘（DM）,新决策支持系统 （NDSS）,智能决策支持系统（IDSS）,综合决策支持系统（SDSS）,Internet,网络环境下的综合决策支持系统（SDSS.net）,决策支持的发展过程(2),1.管理信息系统,管理信息系统是从数据处理的基础上发展起来的。 数据处理包括数据收集，数据录入，数据正确性检查，数据操作与加工，以及数据输出等。,1.管理信息系统 管理信息系统是从数据处理的基础,数据处理的特性,（1）数据量大 例如，我国第三次人口普查的原始数据达12亿多人口数据（2）数据处理一般不涉及复杂的数学运算 大多采用变字长的十进制算术运算。（3）时效性强 如国际航空订票系统，人们可以及时查询和订购世界各地班机的班次、座位情况等，效率很高。（4）数据处理的方法是每次处理一个记录 数据处理对文件中的记录逐个进行处理，这也是数据处理与数据计算在处理方法上的区别。,数据处理的特性,管理信息系统定义,管理信息系统(Management Information System , MIS)是一种以计算机为基础支持和管理功能的信息系统。 更具体的定义为： 管理信息系统是由人和计算机结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和使用的系统。,管理信息系统定义,管理信息系统特性,（1）管理信息系统的主要功能是事务处理 （2）管理信息系统包含多个电子数据处理系统(EDP) （3）管理信息系统是为结构化决策服务的（4）管理信息系统具有系统的一切特征 （5）管理信息系统是管理系统的一部分（6）管理信息系统以数据库系统为基础建立起来的,管理信息系统特性,管理信息系统功能,（1）事务处理 事务处理是按业务功能编制出计算机程序，对数据库中的数据进行处理完成业务工作。（2）数据库的更新和维护 管理信息系统对数据库中数据，根据事务活动变化进行数据的添加，删除和修改。（3）产生各类报表 （4）查询处理 预先设置好查询条件的查询和随机条件的查询。（5）用户与系统的交互作用(用户界面),管理信息系统功能,管理信息系统的结构，是指管理信息系统各个组成部分之间相互关系的总和。管理信息系统的基本组成部分是：(1)管理业务应用系统；(2)数据库系统。,用户,管理业务应用程序,数据库管理系统,数据库,管理信息系统的结构,用户管理业务应用程序数据库管理系统数据库管理信息系统的结构,管理信息系统,管理业务,数据库技术,帐本、帐单,数据处理,数据处理程序,数据库系统,数据库(DB),数据库管理系统(DBMS)(语言),MIS,管理信息系统管理业务数据库技术帐本、帐单数据处理数据处理程序,管理信息系统开发,管理信息系统开发经过4个阶段：系统分析系统设计系统实施系统运行和维护它们组成一个生命周期,系统设计,管理信息系统开发 管理信息系统开发经过4个阶段：系,管理信息系统以数据形式辅助决策,数据能反映事物的数量化特征。例如，人数能反映一个单位的大小，产量能反映工厂的生产能力。管理信息系统主要是各企事业单位中对各种数据信息进行有效管理和处理的系统。它进行大量数据处理为各级管理者和决策者提供数据和辅助决策信息。,管理信息系统以数据形式辅助决策数据能反映事物的数量化特征。例,2.管理科学（MS）/运筹学 （OR）,是对管理问题用定量分析方法，建立数学模型，通过求解计算，达到辅助管理决策的一门学科。 管理科学用数学模型方法研究经济、国防等部门在环境的约束条件下，合理调配人力、物力、财力等资源，通过模型的有效运行，来预测发展趋势，制定行动规划或优选可行方案。 运筹学（管理科学）利用计算机后形成了模型辅助决策系统。它的辅助决策能力主要体现在定量分析上。,2.管理科学（MS）/运筹学 （OR）,模型是对客观规律的一般描述，人们通过对模型的认识来增强对付复杂的大规模问题的处理能力，使人们尽可能地按客观规律办事，不犯错误,取得预期的效果. 例如，人口模型就是研究人口发展的规律以及主要影响因素，它便于国家制定政策来控制人口的出生率。,模型是对客观规律的一般描述，人们通过对模型的认识,模型的类型,根据模型的表现分为：（1）物理模型（实体模型）实物模型（如，风洞实验中的飞机模型、水利系统中的船舶模型）类比模型（模拟模型）：是现实系统的符号表示，通常是一些二维表或图形。 如，用不同颜色表示地图上的不同目标，如水域或山脉；股票走势表用于表示股票价格的变动情况；机器或房屋的蓝图。,模型的类型根据模型的表现分为：,（2）数学模型：用数学语言描述的模型。如，用方程描述的数学模型（代数方程、微分方程、统计学方程等）其他数学工具，如代数、几何、拓扑、数理逻辑等描述的模型。（3）结构模型（如，图模型）（4）仿真模型（模拟汽车碰撞实验的仿真模型、模拟飞机航行的仿真模型）,（2）数学模型：用数学语言描述的模型。,数学模型的决策支持,每个数学模型都能够起到一定的辅助决策能力。,数学模型的决策支持每个数学模型都能够起到一定的辅助决策能力。,多目标规划模型辅助决策,以某县养殖业某年结构优化为例, 说明数学模型的应用。 (1) 根据该县历史数据用回归预测的方法得到该县养殖业各项单产、单耗数据作为约束方程的系数。 (2) 根据国家和省市对该县提供的资源及要求, 再考虑该县本身能提供的资源形成各个约束条件。 (3) 以总产值、净产值最大和精饲料最小为目标, 求解如下多目标规划模型:,多目标规划模型辅助决策 以某县养殖业某年结构优化为例, 说明,单变量约束条件,组合约束条件,组合约束条件,目标,目标,单变量约束条件组合约束条件组合约束条件目标目标,在进行多目标计算时, 仍保留 Y14 为目标函数, 而把 Y18 和 YI9 转换成约束条件。用单目标的单纯形法求解。这样, 可得到优化结果：,在进行多目标计算时, 仍保留 Y14 为目标函数, 而把 Y,模型的决策支持能力体现在能回答用户试探多种“如果，将如何”的方案。,多目标规划模型的决策支持,模型的决策支持能力体现在能回答用户试探多种“如果，将如何”的,为提高模型的决策支持能力, 需要建立一个控制机制, 实现如下功能： (1) 在给出数据文件后, 控制模型程序的运行, 利用模型的计算结果辅助用户决策。 (2) 修改数据文件中的任意数据 ( 如目标方程和约束方程的系数、约束方程常数和约束关系等), 即改变实际问题的方案。 (3) 重复运行模型程序, 即形成反馈回路多次运行模型程序对不同的数据方案计算出结果。对于多目标规划模型的决策支持, 通过修改数据文件参数能得出更好的方案来。,为提高模型的决策支持能力, 需要建立一个控制机制, 实现如下,例如 ：对青饲料 (Y16) 放宽约束 ( 增加 100 万斤 ), 对鲜鱼(Y13)、生猪(Y1)的单产、单耗稍做调整后的计算结果为:,这次计算结果和上次计算结果进行比较有：总产值 (Y18) 增加 141.9 万元。净产值 (Yl9) 增加 93.4 万元。这是一个不小的数字, 说明调整一些政策 (即修改有关的约束条件和修改部分约束方程系数) 能达到较好的效果。,例如 ：对青饲料 (Y16) 放宽约束 ( 增加 100 万,（1）单模型辅助决策 管理科学(MIS) 与运筹学(OR)以单模型运行方式，得出辅助决策信息。（2）交互建模的DSS 对决策问题通过人机交互建立模型或修改模型，即通过适当的变更模型（改变方案），从不同方案的运行结果中得出更多的辅助决策信息。,决策支持系统及模型辅助决策课件,对于一个复杂的决策问题，用单模型辅助决策是不够的，需要用多模型共同辅助决策。多模型辅助决策采取的途径是把一个大的决策问题进行分解，化为多个子问题，对每个子问题建立一个模型，通过模型求解，得到各子问题的决策意见，再综合汇总形成总问题的决策意见。,多模型辅助决策系统,对于一个复杂的决策问题，用单模型辅助决策是不够的，需要用多模,区域发展规划问题,1. 基本概念区域是以人为主体的社会、经济、文化、生态环境的地域空间。规划则是对未来一定时刻, 区域发展中制定所要完成的任务和要实现的目标, 分析各种实现途径, 经过综合评价, 选择满意的实际方案。区域发展是在一定的边界并在其环境中, 涉及到人、事、物及其相互作用的广泛空间里, 进行着物质、能量与信息交换的开放系统。区域发展研究, 具有系统信息的不确定性和系统行为的随机性。区域发展研究是为一定的社会集团服务的, 需要领导参与, 需要决策者的智慧, 需要高度的实践性。,区域发展规划问题1. 基本概念,2. 区域发展研究方法,区域发展研究的方法有多种, 既包括定量的,也包括定性的和定性定量相结合的方法。需要从实际出发研究系统的行为和状态, 明确所需研究的过程, 并对过程中的诸要素及其相互作用进行分析, 以抽象现实系统的方法,形成各种数学的、物理的以及概念的模拟系统, 再对系统的动态行为进行推断、设定、模拟和寻优。因此,通常需要构造一系列模型来描述区域发展的系统行为。通过模型计算和结果分析可以看出决策执行的好坏以及应该朝哪个方向修改。,2. 区域发展研究方法区域发展研究的方法有多种, 既包括定量,3. 区域发展规划的研究过程,3. 区域发展规划的研究过程 自然与社会历史与环境影响分析国,4. 区域发展规划的模型群,区域发展规划是社会、经济、生态的综合体。它是一个多层次的结构体系, 需要建立一个大的模型群来进行研究。多层次是指按研究内容划分为五个层次: （1）资源与生态层资源与生态方面需要研究:自然资源的利弊与潜力、资源开发的现状与前景、农业生态模式、资源生态和经济生产的关系。对资源生态的研究将为产业结构方面提供资源生态信息,为经济开发预测提供依据,为系统优化提供约束条件,为总体宏观控制提供基础。模型包括: 气象分析与预测、土地资源分类、水体宜渔性聚类分析、环境-生产模型,综合评价模型、水土流失控制仿真、最佳生态结构、农业生态模式、生态趋势仿真预测等。,4. 区域发展规划的模型群区域发展规划是社会、经济、生态的综,（2）产业结构层,产业结构包括：第一产业 (农业、林业、畜牧业、副业、渔业等 ) 、第二产业 ( 工业、建筑业等)、第三产业(运输业、商业、饮食、服务、旅游）等。产业结构分析需要研究产业结构现状与发展趋势、产业结构调整方向、部门平衡关系、产业结构的优化、社会产值与经济发 展的趋势等。对产业结构的研究将向资源生态提出要求 , 为总体经济发展提供参数, 对资金、能源、劳力、科技等提出要求。模型包括：生产函数、系统环境辨识、结构分析、产量预测、林种优化、龄级控制、系统诊断和预测、经济效益评价、相关分析、运输模拟分析、最短路径、最佳调度方案、投入产出模型、动态仿真模型等。,（2）产业结构层 产业结构包括：第一产业 (农业、林业、畜牧,（3）经济能源层,经济能源方面研究: 经济实力、分配与交换、消费与积累的关系、能源结构、供求平衡以及可能发展趋势和对产业的影响。对经济能源的研究为总体控制提供参数, 为经济、生产提供需求量的约束。模型包括: 能源结构分析、相关分析、需求预测与供需平衡、投资结构、投资效益、分配、消费相关分析、分配预测、消费预测等。,（3）经济能源层 经济能源方面研究: 经济实力、分配与交换、,（4）社会经济系统层,社会经济系统方面研究: 人口的发展和控制、劳力的使用、科技的发展、城镇的建设以及交通运输等。对社会经济的研究为总体控制提供参数, 为产业结构提供需求量约束, 它与资源生态系统之间形成反馈回路。模型包括: 人口模型、劳力结构与劳力转换、生育控制、科技系统模型、人才结构与教育体系、智力投资方案、医院病床预测、社会服务模型和交通运输模型等。,（4）社会经济系统层 社会经济系统方面研究: 人口的发展和控,（5） 区域总体控制层,区域总体控制方面研究: 资源生态、产业结构、经济能源、社会经济等方面的宏观信息, 中央及上级政策的具体落实措施, 生产建设、生态环境维护、区域总体的发展战略, 完成区域总体设计和控制。对区域总体研究方面需要对各层次提出优化设计要求和控制限度, 在总体上进行协调, 使各层次模型组合成总体的系统化模型群, 建立总体设计方案。模型包括：层次结构模型、战略决策模型、协调反馈网络、投入产出模型、动态仿真模型、综合评审决策等。,（5） 区域总体控制层 区域总体控制方面研究: 资源生态、产,模型群中的模型种类多, 有概念模型和各类数学模型。在数学模型中, 有生产函数、模糊聚类、线性规划、网络、预测、决策等模型。还有系统动力学、系统诊断、环境辨识、弹性分析、最优分解等模型方法。各个模型在具体研究时均起着不同的作用。有的是采用数量化方法进行系统分析, 有的是采用预测学进行系统预测, 有的采用优化技术进行系统选优, 有的采用计量经济法和 仿真手段进行系统模拟。,模型群中的模型种类多, 有概念模型和各类数学模型。在数学模型,5. 模型技术的应用现状,在区域发展规划编制过程中, 利用科学方法-模型技术取得了良好的效果。但大多数区域规划的研制过程中, 根据规划中不同问题采用了不同的模型, 分别进行辅助决策。模型个数虽然愈用愈多, 但没有把多个模型有效地组织起来形成模型库并建立有效的模型库管理系统。各个模型用到的数据基本是各模型自备, 也没有把这些数据有效地组织起来形成数据库, 并在数据库管理系统下运行。区域发展规划中各方面问题的综合, 目前仍由人来完成, 由规划编制者把各模型的解结果, 进行汇总、分析、综合, 写出区域发展规划报告。目前大多数区域发展规划的研制, 属于多模型辅助决策系统, 还未达到决策支持系统的层次, 而实际上,决策支持系统的形式更适合于区域发展规划研制的需要。,5. 模型技术的应用现状 在区域发展规划编制过程中, 利用科,模型软件包,软件包是多个软件组织在一起的一种形式。这种组织形式是一种松散的联合。用户根据问题的需要,能够容易地调用软件包中任一软件。,模型软件包软件包是多个软件组织在一起的一种形式。这种组织形式,模型软件包的技术特点,软件包形式是一种较常用的计算机组织形式。它将多个模型程序集中在一起。它的技术特点有： 1. 组织结构形式简单各模型程序是通过多级菜单选择形式连结起来的。多级菜单内容实质上是一个层次分类表。菜单的底层即为各模型程序以及有关的技术分析的处理。这种组织结构形式用户很容易掌握和使用。,模型软件包的技术特点 软件包形式是一种较常用的计算机组织形式,2. 各模型程序相对独立各模型程序分别挂在菜单的底层, 各模型程序之间除了和菜单联结外, 没有其它任何联系。这样, 各模型程序相对是独立的。当使用完一个模型后还要使用另一个模型时, 只有通过运行完一个模型程序后回到相应层次的菜单中, 转入另一个模型程序的运行。,2. 各模型程序相对独立,3. 各模型程序的数据是各自封闭的进入每个模型程序的使用, 都要输入实际问题的数据后, 才开始运行模型程序。数据的输入是按程序设计中的要求进行的。各模型程序对数据的要求是各自封闭的。一个模型程序不可能使用另一个模型中的数据。,3. 各模型程序的数据是各自封闭的,4. 软件包是适合于模型间无关系的组织结构形式模型相对独立, 数据各自封闭的情况下, 采用软件包的组织结构形式是比较合适的, 它的组织结构形式简单, 使用方便。当模型之间关系比较紧密, 各模型数据需要公用时,用软件包的组织结构形式就不合适了。那就需要建立模型库以及模型库管理系统。建立更高形式的系统就是决策支持系统。,4. 软件包是适合于模型间无关系的组织结构形式,DSS实质上是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的。管理信息系统重点在对大量数据的处理。运筹学在于运用模型辅助决策，体现在单模型辅助决策上。随着新技术的发展，所需解决的问题愈来愈复杂，所涉及的模型愈来愈多。在决策支持系统出现之前，多模型辅助决策问题是靠人来实现模型间的联合和协调的。,3.决策支持系统,DSS实质上是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的。管理,决策支持系统的出现是要解决由计算机自动组织和协调多模型的运行和数据库中大量数据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能力。 决策支持系统的模型库和模型库管理系统把众多的模型有效地组织和存储起来，建立了模型库和数据库的有机结合。,决策支持系统的出现是要解决由计算机自,通过人机交互功能形成DSS。 DSS不同于MIS数据处理，也不同于单模型的数值计算，而是它们的有机集成。 它既具有数据处理功能又具有模型的数值计算功能,具有更高层次的辅助决策。,通过人机交互功能形成DSS。,决策支持系统的特性,（1） 用定量方式辅助决策，而不是代替决策（2） 使用大量的数据和多个模型（3）支持决策制定过程（4）为多个管理层次上的用户提供决策支持（5）能支持相互独立的决策和相互依赖的决策（6）用于半结构化决策领域,决策支持系统的特性,H.A.Simon把决策问题分成程序化决策和非程序化决策。现在人们把程序化决策的提法换成结构化决策。结构化问题是常规的和完全可重复的，每个问题有确定的求解方法，可以认为结构化决策问题可以用程序来实现。非结构化问题不具备已知的求解方法或存在若干求解方法而所得到的答案不一致，所以它难于编制程序来完成。,决策问题的结构化程度,H.A.Simon把决策问题分成程序化决策和非程序化决策。现,决策问题的结构化程度对比,类型特点 结构化决策非结构化决策半结构化决策识别程度问题确定,结构化问题可以用计算机程序来实现。 非结构化问题计算机难以处理。 当把计算机和人有机的结合起来就能有效地处理半结构化决策问题。,决策支持系统适合于半结构化决策领域，即: 在解决结构化决策的基础上扩大多种决策方案，通过人机交互由人的选择和判断，解决某些不确定因素，得到人未预想到的辅助决策信息。,决策支持系统适合于半结构化决策领域，即:,二、 决策支持系统概念,二、 决策支持系统概念,决策支持系统的定义,R.H.Spraque 和 E.D.Carlson对DSS 的定义： 决策支持系统具有交互式计算机系统的特征，帮助决策者利用数据和模型去解决半结构化问题。 决策支持系统具有如下功能： (1) 解决高层管理者常碰到的半结构化和非结构化问题。 (2)把模型或分析技术以传统的数据存储和检索功能结合起来。 (3)以对话方式使用决策支持系统 (4)能适应环境和用户要求的变化,决策支持系统的定义 R.H.Spraque 和 E.D.,决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。,决策支持系统及模型辅助决策课件,DSS性能目标,R.H.Spraque认为DSS的性能目标为：1、DSS应当对半结构和非结构决策提供支持。这在MIS中是得不到的。2、DSS应对所有管理层次上的用户提供决策支持。3、DSS应支持相互依赖的决策和相互独立的决策。顺序依赖决策：一个决策者只能作出一部分决策，再将这部分结果传给其他决策人。联合依赖决策：若干个决策者共同协商的结果。4、DSS应能支持决策过程的各个步骤。5、DSS应容易使用。,DSS性能目标R.H.Spraque认为DSS的性能目标为：,在计算机中，对模型的组合有两种：并行组合与串行组合。 并行组合的各模型所需输入数据是相同的，但输出数据的结构（变量、数组等）相同、数值不同。 串行组合的两个模型间的数据关系，则是一个模型的输出为另一个模型的输入。 串行组合的模型愈多，难度愈大。,在计算机中，对模型的组合有两种：并行组合与串行,在对一个实际决策问题做方案时，往往会采用对同一问题的多个不同模型进行计算，然后对这些模型的计算结果进行选择或者进行综合，得到一个比较合理的结果。这是一种采用多模型并行组合的决策方案。下面通过一个实例进行说明。 某县对粮食产量进行规划，预测2010年的粮食总产量。为此，利用该县从1990年到2000年各年的粮食产量数据，按照不同预测模型的要求，分别建立了五个不同的数学模型，并分别进行了预测计算:,模型并行组合方案的决策支持,模型并行组合方案的决策支持,（1）灰色模糊预测模型 其中x1、x2、x3、x4分别为：良种面积、汗涝保收面积、化肥施用量、农药用量。 预测2010年总产量为15.9亿斤。 （2）生长曲线预测模型 预测2010年总产量为15.4亿斤。,（1）灰色模糊预测模型,（3）时间趋势预测模型 预测2010年总产量为17.5亿斤。 （4）多元回归预测模型 其中x1、x2、x3、x4、t、x6分别为：化肥、种子、水、种粮面积、时间、政策因素。 预测2010年总产量为16.9亿斤。,（3）时间趋势预测模型,（5）三次平滑预测模型 预测2010年总产量17.5亿斤。 归纳各模型预测结果在如下范围，即： 2010年粮食总产量：1417.5亿公斤。,（5）三次平滑预测模型,为了确定一个比较合理的粮食产量预测值，只能由决策者集体讨论，共同决策该县在2010年预测值。分析粮食产量的主要影响因素是： （1）投入水平（化肥适用量）； （2）科技水平（如杂交良种推广应用）； （3）生产条件（农田基本建设效益）； 根据该县的实际情况，全县基础较好，部分区域有较大发展，但是全县粮食“突变性”增长可能性小，稳步增长可能性大，总产量高端可能性小。综合分析，总产量达到区间中间值把握性大。 最后确定该县的预测值是，2010年粮食总产量为15亿斤。,为了确定一个比较合理的粮食产量预测值，只能由决策者集,橡胶产品的研制是通过对橡胶的三种原料，各以不同的数量进行配方后做成产品，然后对产品进行性能测试，测试种性能的数据。 若要设计新产品，对种性能有一定的指标要求，三种原料如何配方呢？由于不清楚原料与性能之间的内部本质联系，一般的做法只能是评经验配方，制成产品后进行测试，不合格时，再配方，再测试。 这样反复地、大量地试验，凑出符合要求的产品。这自然要消耗大量的物资、经费和时间。这是一个非结构化决策问题。,模型串行组合方案的决策支持,模型串行组合方案的决策支持,传统做法,传统做法测试经验配方新产品合格结束不合格大量试验,对该非结构化决策问题我们设计了两个数学模型进行串行组合的决策方案， 即利用一定数量产品的实际测试结果，用多元线性回归模型来找出各性能与原料之间的内部规律，得出回归方程式。 然后利用多目标规划模型，按新产品对各性能的约束条件，计算出新产品三种原料的配方数据。 这个方案是用半结构化决策去近似解决该非结构化问题。,对该非结构化决策问题我们设计了两个数学模型进行串,图2.4 橡胶配方决策问题方案示意图,图2.4 橡胶配方决策问题方案示意图,1）多元线性回归模型 在产品数据库中，每个产品的数据是不同的三种原料配方值以及对产品测得的项性能值。 见表2.3,1）多元线性回归模型,表2.3 产品数据库,产品12345678910111213原料1，x15,产品数据库,多元线性回归模型,多元回归方程式,产品数据库多元线性多元回归方程式,利用产品数据库，进行多元回归模型的计算，即通过最小二乘原理能得到性能和原料间的回归方程式。 多元回归方程式(性能和原料间的关系)为：,利用产品数据库，进行多元回归模型的计算，即通过,Y1=0.525X1-0.434X2+36.881X3+86.571 Y2=-4.06X1+2.234X2-143.65X3+870.8670 Y3 =-0.0035X1+0.106X2+11.047X3+25.576 Y4 =0.587X1-0.179X2+5.510X3+18.906 Y5 =0.002X2-0.124X3+1.0722 Y6 =0.557X1+0.460X2+0.49X3+29.246 Y7 =-0.074X1+0.077X2+12.471X3+45.482 Y8 =-0.02X1+0.025X2-2.843X3+2.1397 Y9 =-0.038X1+0.302X2-0.559X3+40.470 其中 Xi(i=1，2，3)表示三种原料 Yi(i=1，2，.9)表示九项性能,Y1=0.525X1-0.434X2+,回归方程系数、常数,约束方程目标方程,多目标规划数据,回归方程约束方程多目标,2）多目标规划模型 该模型有三个目标即三个原料值。约束方程是用项性能的回归方程构成的（三个原料是变量）。 约束方程中的约束值由如下方法确定： 每个性能值按新产品要求，设定一个指标值要求。如对y1性能的指标值是：Y1=0.525X1-0.434X2+36.881X3+86.571170,2）多目标规划模型,在多目标规划模型中的约束方程为：0.525X1-0.434X2+36.881X383.428 约束方程中的约束值（83.428）是由给定对该性能的约束值(170)减去回归方程中的常数值（86.571）而求出的值。约束方程的优先级由人给定。 通过多目标规划模型的运算将得到个性能和三个原料的具体目标值。,在多目标规划模型中的约束方程为：,表2.4 多目标规划数据库,表2.4 多目标规划数据库,多目标规划数据,多目标规划模型,原料配方结果,多目标多目标原料配方,经过两个模型的联合运行后，得到的新产品原料配方数据：x150.7275 x225.0000 x31.8968 它很接近实际要求。 若新产品还有不足，就将该次试验产品数据加入到以前的产品数据库中去。重新进行二个模型的组合方案的计算。 经过几次该方案的反复计算，将会很快逼近符合要求的解（满足性能要求的橡胶配方产品）。,经过两个模型的联合运行后，得到的新产品原料配,3）两个模型间的数据关系 （1）多目标规划数据库中的约束方程系数来自于多元线性回归模型求出的性能与原料间的回归方程系数。 （2）多目标规划数据库中的性能约束值是通过计算而来，即： 约束方程的约束值对新产品性能设定的约束值该性能方程式中的常数。,3）两个模型间的数据关系,（1）约束方程中的约束符与优先级别是人为设定的。 （2）目标方程的约束值与约束符也是人为设定的。 可见，多元线性回归模型的输出数据（回归方程式）要经过变换（约束值的计算）后才能成为多目标规划模型的输入数据。,（1）约束方程中的约束符与优先级别是人为设定的。,4）该方案的决策支持 由于该方案是利用两个模型的串行组合的方案，试探性解决非结构化决策问题。 该方案是属于半结构化决策问题的方案，利用了多元线性回归模型和多目标规划模型两个结构化模型，它们的组合方案只是近似的解决实际决策问题，还需通过多次方案计算才能逼进非结构化决策问题的解。,4）该方案的决策支持,决策支持系统做法,决策支持系统做法测试决策支持系统方案新产品合格结束不合格少量,三、决策支持系统的结构,多模型的组合涉及到大量的数据文件，这些数据文件的共享和消除冗余性以及统一管理，采用数据库更合适。同时多模型的组合也需要建立模型库来统一管理以及组合和集成，从而发展成为以多模型组合，连接数据库进行综合决策的形式辅助决策。决策支持系统利用数据库、模型库、人机交互进行多模型的有机组合，辅助决策者实现科学决策的综合集成。,三、决策支持系统的结构多模型的组合涉及到大量的数据文件，这些,决策支持系统基本结构,“三部件”结构形式,1980年Spraque提出著名的决策支持系统的三部件结构。,决策支持系统基本结构“三部件”结构形式1980年Spraqu,数据部件,对话部件,模型部件,DSS的“三部件”结构形式,人机交互系统用户数据库管理系统模型库管理系统数据库模型库对话,对话部件1. 提供丰富多采的显示和对话形式2. 输入输出转换3. 控制决策支持的有效运行数据部件1. 数据库存贮的组织形式2. 数据库管理系统功能3. 数据库管理语言体系,对话部件,模型部件1. 模型库的特征模型的表示形式：程序形式（计算机内）模型的动态形式：运行程序2. 模型库管理系统静态管理（类似数据库的管理）动态管理（运行控制）3. 模型库管理系统的语言体系管理语言操纵语言4. 模型库管理系统的特定功能模型程序的编辑和编译,模型部件,从三部件结构可以看出DSS的进步点在于：,1、模型库系统2、模型、数据、对话三部件的统一体,从三部件结构可以看出DSS的进步点在于：1、模型库系统,请谈一下你对决策支持系统（DSS）与模型辅助决策的理解？二者的关系是什么？ 请谈一下你对决策支持的理解，并论述管理决策模型与决策支持系统的关系。,请谈一下你对决策支持系统（DSS）与模型辅助决策的理解？二者,